- •Системы искусственного интеллекта
- •Системы искусственного интеллекта
- •Введение
- •Методические указания
- •Соответствие разрешенных значений условиям правил
- •Соответствие условий и заключений правил
- •Библиографический список
- •Содержание
- •Правила, определяющие относительный вес
- •Содержание отчета о работе
- •Контрольные вопросы
Правила, определяющие относительный вес
Условия правил |
Заключения правил |
||||
объект |
значение |
номера правил |
объект |
значение |
номера правил |
пол |
мужской |
|
относи-тельный вес |
излишний |
|
|
женский |
|
|
нормаль-ный |
|
вес |
55 или меньше |
|
|
недоста-точный |
|
|
55 – 85 |
|
|
|
|
|
85 или больше |
|
|
|
|
сложение |
крупное |
|
|
|
|
|
мелкое |
|
|
|
|
При анализе полноты базы правил обратите внимание на то, что могут встречаться правила, отличающиеся от типовой схемы. Например, правило 21 содержит только два условия:
пол = ж И вес = 85_или_больше.
Поэтому правило 21 заменяет два правила типовой схемы с условиями:
пол = ж И вес = 85_ или_больше И сложение = крупное,
пол = ж И вес = 85_или_больше И сложение = мелкое.
Рассмотрите возможность сокращения правил в базе знаний за счет приема, использованного в правиле 21.
Содержание отчета о работе
Тестовые примеры. Сравнительный анализ ожидаемых и фактических решений тестовых примеров.
Результаты проверки корректности и полноты базы знаний.
Изменения, которые предлагает внести в базу знаний ЭС.
Контрольные вопросы
Какие критерии оценки используются при тестировании ЭС ?
Какую роль в процессе тестирования играет компонента объяснений ЭС ?
Как используется граф И/ИЛИ в процессе тестирования ЭС ?
Для каких объектов составляются вопросы и списки разрешенных значений?
Как проверить правильность списка разрешенных значений ?
Если в заключении некоторого правила стоит факт «перспектива = плохая», но в базе знаний нет ни одного правила с таким условием, является ли это ошибкой?
Как поверить полноту набора правил ?
Можно ли сократить набор правил для определения «относительного веса» ?
Библиографический список
Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале. – М.: Энергоиздат, 1991.
Содержание
Введение 3
Лабораторная работа № 1 Построение базы знаний экспертной системы на основе продукционной модели представления знаний. 4
Цель работы 4
Задание 4
Методические указания 4
Содержание отчета о работе 6
Контрольные вопросы 6
Лабораторная работа № 2 Выполнение логических выводов в ЭС 8
Цель работы 8
Задание 8
Методические указания 8
Содержание отчета о работе 12
Контрольные вопросы 12
Лабораторная работа № 3 Разработка базы знаний для ЭС диагностики 12
Цель работы 12
Задание 12
Методические указания 13
Содержание отчета о работе 17
Контрольные вопросы 17
Лабораторная работа № 4 Тестирование ЭС 17
Цель работы 17
Задание 17
Методические указания 18
Содержание отчета о работе 22
Контрольные вопросы 22
Библиографический список 22
Содержание 23
